Comment reconnaître quand vos systèmes mentent et que faire à ce sujet
Si un client commande un produit et que la production livre une version un peu différente, comme par exemple, un blanc brillant au lieu d’un blanc perle — cet article mérite vraiment votre attention.
Si des fichiers Excel non officiels circulent parce que les équipes sentent le besoin de valider ce que dit le système, c’est que vous êtes exactement la personne à qui on s’adresse.
Si vos données sont tellement fragmentées que les gens passent plus de temps à les réparer qu’à s’en servir, ce qui suit risque de vous parler pas mal directement.
Nous rencontrons fréquemment ce type de situations, tous secteurs et tailles d’entreprise confondus. Elles mènent toutes au même constat : la confiance envers les données s’effrite, doucement, graduellement, bien avant que quelqu’un ose le dire tout haut.
Pourquoi les données commencent à « mentir »
Les données ne s’écroulent presque jamais à cause d’une seule grosse erreur.
Le plus souvent, elles se dégradent à cause d’une série de petits décalages qui s’accumulent avec le temps :
- une même information est saisie deux fois, mais pas exactement de la même façon ;
- les systèmes n’échangent pas les données de manière cohérente et finissent par créer des versions parallèles de la vérité ;
- des correctifs manuels appliqués « juste pour l’instant » deviennent des étapes permanentes ;
- personne ne sait vraiment qui est responsable de tel champ, telle règle ou telle définition.
Ces problèmes ne viennent pas de la technologie.
Ils sont liés à la façon dont les organisations prennent de l’expansion, dont les processus changent, et à la manière dont de petites failles deviennent, avec le temps, trop grosses pour être ignorées.
Les signes que vous ne pouvez plus vraiment faire confiance à vos données
Beaucoup d’entreprises vivent avec ces signaux pendant des années sans les considérer comme des problèmes :
- vous consultez le même KPI à deux endroits différents et obtenez deux réponses;
- les décisions reposent plus sur la mémoire et l’expérience que sur les tableaux de bord ;
- les erreurs sont découvertes seulement quand un client les signale ;
- les équipes conservent des fichiers Excel personnels, parce qu’elles leur font plus confiance que le système officiel.
Quand ça arrive, les données n’aident plus à décider. Elles ralentissent les décisions, les compliquent, et parfois même, elles les contredisent.
Le vrai coût de vivre dans la méfiance
Quand les chiffres devant vous ne semblent pas fiables :
- vous passez un temps fou à tout concilier et valider ;
- les décisions prennent plus de temps et sont prises avec moins d’assurance ;
- les améliorations sont remises à plus tard parce que personne ne se sent sur une base solide.
Ce n’est pas uniquement un enjeu opérationnel.
La stratégie, la culture et la capacité de l’organisation à avancer avec clarté en sont aussi affectées.
Ce qu’on constate quand les organisations se penchent vraiment sur leurs données
Dans les projets qu’on a accompagnés, les mêmes tendances reviennent souvent.
Quand une entreprise examine la qualité de ses données, elle ne découvre presque jamais une seule cause majeure.
Elle met plutôt le doigt sur quelque chose de plus subtil… et souvent bien plus révélateur.
On a vu des cas où deux systèmes calculaient le même KPI différemment, simplement parce qu’une formule avait été mise à jour dans l’un, mais pas dans l’autre.
Des ajustements manuels supposément « temporaires » sont restés dans les processus pendant des années.
Des codes produit ou client ont dévié juste assez pour faire planter les rapports.
Plus d’une fois, on a aussi découvert des intégrations qui ne fonctionnaient plus depuis des mois… sans que personne ne s’en aperçoive.
Dans tous ces cas, ce n’est pas un nouveau système qui a changé la donne.
C’est notre Analyse IA de la qualité des données : une revue rigoureuse et structurée des processus, des définitions, des flux d’information et des hypothèses, appuyée par une automatisation intelligente.
Grâce à cette approche, on aide les organisations à remonter à la source des incohérences, à réaligner les éléments, et à rebâtir une version unique, cohérente et fiable de la réalité.
Une capacité qui rend le processus plus rapide et plus accessible
Dans le cadre de ce travail, on a développé un outil d’analyse interne, propulsé par les nouvelles fonctionnalités d’intelligence artificielle introduites dans FileMaker 2025 — le même moteur qui alimente notre service d’analyse IA de la qualité des données.
Cet outil nous permet d’analyser les structures de données, de repérer les incohérences et de mettre en lumière des tendances cachées, plus rapidement, peu importe les systèmes utilisés par l’entreprise.
Ce n’est pas un substitut à l’expertise humaine.
C’est un levier.
Il accélère la phase de diagnostic, s’adapte au contexte propre à chaque organisation et rend l’ensemble du processus accessible, même pour les entreprises qui ne disposent pas d’une plateforme technologique moderne et unifiée.
L’objectif reste toujours le même : ramener clarté, cohérence et confiance dans les données qui orientent les décisions.
Conclusion : si vous ne faites pas confiance à vos données, vous ne décidez pas… vous devinez
Toute organisation finit par se poser la même question :
Est-ce qu’on croit vraiment aux chiffres qu’on utilise au quotidien ?
Une réponse hésitante révèle que le problème n’est plus du côté du logiciel. Il est plutôt dans la manière dont l’information est définie, maintenue et comprise à travers l’organisation.
Ce genre de défi, on l’a rencontré à de nombreuses reprises.
On a accompagné des entreprises pour le surmonter.
Avec la bonne approche, les données peuvent retrouver leur rôle de partenaire de confiance, au lieu de nuire à vos décisions.